Гистограмма и гистограммная обработка, страница 6

Рис. 3.5.32. Улучшение контраста изображения.

Рис. 3.5.33. Меню фрейма FImprv фильтрации улучшения.

Аналогично, выбрав в меню фрейма FImprv пункты «Увеличение резкости» и «Усреднение яркости» и заполнив поля диалога «Параметры фильтра», получим более качественные изображения (рис. 3.5.34 и рис 3.5.35).

Рис. 3.5.34. Увеличение резкости.

Рис. 3.5.35. Сигма фильтрация с апертурой 5х5, сигмой 2,5. Окна изображений слева направо: 1) исходное изображение; 2) изображение, отфильтрованное сигма-фильтрацией в окне 5х5, сигмой 2,5; 3) разность исходного и отфильтрованного изображений

Фурье- и вейвлет-преобразования. Линейная фильтрация в частотной области

Различные частотные и пространственно-частотные преобразования изображений позволяют исследовать фреймы из закладки «Трансформации», включающей фреймы прямых и обратных преобразований Фурье (а также свертку в частотной области), дискретных косинусных и вейвлет-преобразований.

На примере (рис. 3.5.36) изображение, зашумлённое равномерным шумом в диапазоне 0..200, подвергнуто низкочастотной фильтраци на основе преобразования Фурье. В фрейме FFT1 выполняется низкочастотная фильтрация с параметрами T1=T2=10 (третье изображение в нижнем ряду), а в фрейме FFT2 – низкочастотная фильтрация с параметрами T1=T2=20 (крайнее правое изображение).

Рис. 3.5.36. Фильтрация изображений на основе преобразований Фурье. Окна изображений слева направо: 1) исходное изображение; 2) изображение зашумлённое равномерным шумом в яркостном диапазоне 0..200; 3) результат низкочастотной фильтрации с параметрами T1=T2=10; 4) результат низкочастотной фильтрации с параметрами T1=T2=20

Преобразование Фурье осуществляет перевод изображения из пространственной области в частотную и обратно – из частотной в пространственную (обратное преобразование Фурье). В пространственной области свёртка изображения с маской, например, при фильтрации изображения, соответствует перемножению изображения с маской в частотной области. С ростом размера маски операция свёртки становится ощутимо затратной и использование преобразования Фурье может дать существенный выигрыш в скорости вычислений.

На рис. 3.5.37 представлен еще один пример фильтрации изображения в частотной области.

Рис. 3.5.37. Использование фрейма FFTForw прямого преобразования Фурье, фрейма Conv, фильтрующего полученное изображение в частотной области, фрейма FFTInv обратного преобразования Фурье, преобразующее отфильтрованное изображение в частотной области в изображение в пространственной области, а также фреймов Convert преобразования форматов, применяемых для согласования форматов изображений, обрабатываемых фреймами.

Рис. 3.5.38. Вейвлет-преобразование Хаара. Окна изображений слева направо: 1) исходное изображение; 2) – 5) четыре окна изображений – декомпозиция исходного изображения вейвлетом Хаара; 6) восстановление изображения обратным преобразованием

Рис. 3.5.39. Дискретное косинусное преобразование.

Выделение контуров на полутоновых изображениях

Операторы выделения контуров реализованы в фреймах FEdg (закладка «Писофт 8.0») и Conv (закладка «Фильтр»).

В фрейме Conv фильтрации (линейной свёртки) (закладка «Фильтр») реализованы процедуры низкочастотной (сглаживание) и высокочастотной (выделение краёв) фильтрации. Рассмотрим процедуры краевой (высокочастотной) фильтрации.